
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Eksperci od sztucznej inteligencji mogą myśleć, że wyszukiwanie danych do RAG jest rozwiązane w momencie, gdy system API wyszukiwania agentów uruchomi buforowane zapytanie. Brzmi nieźle, ale rzeczywistość jest taka, że to podejście jest boleśnie ograniczone… Rynek porusza się szybko, a terabajty nowych informacji pojawiają się co sekundę na całym świecie. Poleganie na nieświeżych danych w celu uzyskania natychmiastowych informacji po prostu nie wystarcza. Rozwiązanie? Wyposaż agentów AI w narzędzia do odkrywania świeżych, kontekstowych źródeł z sieci (🤫  : właśnie tu pojawia się Discover API!) Spoiler W tym artykule dowiesz się, dlaczego wyszukiwanie na żywo w sieci jest kluczowe dla agentów AI i jak je osiągnąć dzięki praktycznym spostrzeżeniom. Zaczynajmy! Dlaczego wyszukiwanie buforowane nie wystarcza Większość zespołów AI zakłada, że rozwiązała problem wyszukiwania, gdy tylko dostępne jest indeksowanie lub wyszukiwanie buforowane. Masz swoje dokumenty, przeszukane strony, swoją lśniącą bazę danych. Wszystko schludnie przechowywane, gotowe do dostarczenia agentom AI, przepływom pracy lub potokom! Brzmi idealnie, prawda? No cóż, nie do końca… Oto problem:   zwłaszcza w dzisiejszym hiperpołączonym, cyfrowym krajobrazie. 🌐 świat się nie zatrzymuje… Pojawiają się nowe strony, trendy rozpalają się i gasną, pojawiają się niszowe źródła, a istniejące treści są aktualizowane, czasami wielokrotnie dziennie (a nawet co kilka sekund! ⏱️). W tak spragnionym informacji środowisku, jeśli twój agent AI nadal korzysta z wczorajszego skanowania lub ubiegłotygodniowego indeksu (nawet z wiarygodnych wyszukiwarek, takich jak Google),  jest całkowicie ślepy na wszystkie te świeże, istotne informacje! Poleganie wyłącznie na wyszukiwaniu buforowanym/indeksowanym jest jak próba nawigacji po mieście za pomocą starej mapy 🗺️. Jasne, uzyskasz pewne odpowiedzi, ale przegapisz ulice, skróty i nowe gorące punkty, które mają największe znaczenie. Natychmiastowa wiedza wymaga  ! (czego nie może obsłużyć generyczny system API wyszukiwania agentów, ale wymaga  , jak wkrótce zobaczysz…) odkrywania w sieci dedykowanego Discover API Odkrywanie źródeł jest wymogiem pierwszorzędnym dla natychmiastowej dokładności AI Pomyśl o tym w ten sposób: jeśli twój agent AI nie odkrywa nowych źródeł, zgaduje (nawet jeśli brzmi pewnie!) W końcu większość potoków wyszukiwania optymalizuje pod kątem tego, co już jest znane: zindeksowane strony z wyszukiwarek, buforowane wyniki wyszukiwania i preaprobane lub znane domeny. Jest to wydajne, ale nie dokładne… 😬 Autonomiczne odkrywanie źródeł bezpośrednio poprawia dokładność w trzech kluczowych obszarach: 
 
 
 
 🌍  : Najistotniejsze dowody zazwyczaj znajdują się   lub w pierwszych kilku zindeksowanych wynikach wyszukiwania. Obejmuje to niszowe blogi, fora społecznościowe, regionalne serwisy informacyjne, świeżą dokumentację lub zupełnie nowe strony docelowe, które nie istniały wczoraj, nie pojawiają się jeszcze w najlepszych wynikach Google lub zostały celowo ukryte przez firmy. Gdy polegasz tylko na wyszukiwaniu buforowanym, te sygnały pozostają całkowicie niewidoczne. Zwiększony zasięg poza twoimi istniejącymi zbiorami danych 👀  : Buforowane systemy cicho zawodzą, gdy świat się zmienia. Nowe strony z cennikami, zaktualizowane polityki i bieżące wydarzenia to częste punkty awarii. Agenci AI, którzy aktywnie odkrywają istotne linki z nowych źródeł, mogą dostosowywać się do pojawiających się nowych informacji, zamiast utknąć na nieaktualnej wiedzy. Zmniejszone „ślepe” punkty ✅  : Nie wszystkie potoki AI służą tylko do znalezienia odpowiedzi. W niektórych przypadkach chodzi bardziej o walidację tej odpowiedzi w oparciu o najnowsze dostępne źródła. Odkrywanie na żywo w sieci w połączeniu z wyszukiwaniem w czasie rzeczywistym pozwala agentom AI krzyżowo weryfikować twierdzenia przy użyciu wiarygodnych, aktualnych danych i pozostawać zakorzenionym w rzeczywistości. Dodatkowe weryfikacje Krótko mówiąc, zapewnienie agentom AI możliwości odkrywania w sieci (a nie tylko generycznego systemu API wyszukiwania agentów podłączonego do bazy danych lub celującego w pierwszy wynik wyszukiwarki) nie jest funkcją dodatkową. To podstawa  natychmiastowego pozyskiwania wiedzy! Aby lepiej zrozumieć problem i wyzwania, spójrz na poniższe tabele porównawcze podsumowujące… 💭 Buforowane, statyczne dane kontra odkryte, aktualne dane 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Buforowane, statyczne dane 
 Odkryte, aktualne dane 
 
 
 
 
 Charakter 
 Statyczny. Pobierany raz lub aktualizowany okazjonalnie według harmonogramu powtarzalnego. 
 Dynamiczny. Pobierany w czasie rzeczywistym z sieci w miarę pojawiania się potrzeb. 
 
 
 
 
 Zasięg 
 Ograniczony do znanych i wstępnie zaindeksowanych źródeł. Pomija nowe i niszowe treści. 
 Dynamicznie rozszerza się na nowe strony, pojawiające się źródła i zaktualizowane treści. 
 
 
 
 
 Adaptacyjność 
 Trudności, gdy świat się zmienia. Wymaga ręcznego ponownego skanowania lub indeksowania. 
 Natychmiastowo dostosowuje się do aktualizacji, nowych wydarzeń i zmieniających się warunków. 
 
 
 
 
 „Ślepe” punkty 
 Wysokie ryzyko cichych awarii, gdy istotne dane znajdują się poza buforem. 
 Ukryte luki dzięki możliwości odkrywania istotnych linków. 
 
 
 
 
 Najlepiej nadaje się do 
 Statyczne bazy wiedzy i wewnętrzna dokumentacja. 
 Świadomi rynku, działający w czasie rzeczywistym agenci AI, którzy wymagają natychmiastowej dokładności. Znane źródła kontra dane odkryte 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Znane źródła (Systemy buforowane) 
 Odkryte dane (Na bieżąco) 
 
 
 
 
 Selekcja źródeł 
 W większości przypadków ustalone i zdefiniowane z góry. Źródła są wybierane z wyprzedzeniem (lub ograniczane do najwyższych pozycji w wyszukiwarkach, takich jak Google). 
 Dynamiczna i adaptacyjna. Źródła są odkrywane autonomicznie przez agenta AI w momencie zapytania. 
 
 
 
 
 Przechowywanie 
 Przechowywane w bazach danych, buforach, dyskach itp. 
 Dodawane bezpośrednio do bufora agenta AI w miarę ich odkrywania. 
 
 
 
 
 Format danych 
 Tabele relacyjne, pliki, tekst i podobne formaty. 
 Zazwyczaj formaty zoptymalizowane pod kątem LLM  . takie jak JSON i Markdown 
 
 
 
 
 Model odkrywania 
 Brak rzeczywistego odkrywania. Wyszukiwanie zależy od wyszukiwania w zaindeksowanych lub buforowanych źródłach danych. 
 Aktywne odkrywanie istotnych linków, stron i zasobów w sieci na żywo. 
 
 
 
 
 Świeżość 
 Zależy od harmonogramów skanowania lub indeksowania. Często nieaktualne. 
 Czas rzeczywisty. Dane odzwierciedlają aktualny stan sieci. Jak działa odkrywanie sieci w praktyce w agentowym systemie AI Wyszukiwanie danych w agentach AI zazwyczaj odbywa się poprzez RAG ( ). RAG poprawia odpowiedzi, dostarczając LLM-om odpowiednie informacje, zwiększając dokładność odpowiedzi poprzez ugruntowanie kontekstowe. Retrieval-Augmented Generation W tradycyjnym systemie wyszukiwania buforowanego/indeksowanego Twój system polega na dedykowanym API wyszukiwania agentów. System pobiera wyniki, które wydają się istotne na podstawie zapytania użytkownika. Dane są albo pobierane do lokalnej bazy danych, albo pobierane z wyszukiwarek, takich jak Google, zazwyczaj celując w pierwsze wyniki… Ma to sens, prawda? Wyniki są ograniczone do tego, co wyszukiwarka już zeskanowała i umieściła na czołowych pozycjach, lub do tego, co Twój system wiedzy już zna i zapisał. Oznacza to, że  . dostępne informacje z buforowanych lub indeksowanych źródeł są z założenia ograniczone Bazy wektorowe i algorytmy podobieństwa są zaangażowane w tle, ale to nie jest sedno sprawy. Kluczowy problem jest oczywisty: tego rodzaju system odkrywania wiedzy jest ograniczony. Nie może  . Potrzebujemy lepszego podejścia! aktywnie odkrywać nowych, pojawiających się stron lub zasobów Dlaczego agentowy system odkrywania źródeł jest rozwiązaniem Oto system  . Tutaj jeden lub więcej agentów AI ma za zadanie  . Oto jak działa to w praktyce: agenta odkrywającego aktywnie wyszukiwać nowe, istotne źródła w sieci na żywo 
 
 
 
  i uruchom je w dedykowanym systemie odkrywania linków, który zwraca setki linków (w tym wiele źródeł, których nigdy wcześniej nie rozważałeś) 🔍. Przetłumacz prompt użytkownika na zapytania wyszukiwania Wybierz linki, które najprawdopodobniej zawierają cenne informacje 🎯. Uzyskaj do nich dostęp i pobierz treści w formacie, który LLM mogą przetwarzać 📝. Krótko mówiąc, system przechodzi przez pętlę   (proces, który nie jest tak daleki od popularnego  ). To wykracza poza statyczne wyszukiwanie buforowane/indeksowane: agent dynamicznie znajduje nowe źródła, których być może nigdy nie pomyślałeś o zaindeksowaniu (co często zawiera najistotniejsze spostrzeżenia! 😜) odkrywaj, oceniaj i pozyskuj wzorca AI search-and-extract Nadal nie jesteś przekonany? Posłuchaj ekspertów… https://www.youtube.com/watch?v=UYXQsd6tQ0M&embedable=true Oczywiście, żaden agent AI (niezależnie od tego, z jakich LLM korzysta) nie może tego zrobić sam. Potrzebuje narzędzia do przeszukiwania sieci i ekstrakcji ustrukturyzowanych danych. Właśnie tutaj pojawia się  ! Discover API API wyszukiwania agentów AI nie wystarcza… Rozwiązaniem jest Discover API Skoro już wiesz, że zwykły system API wyszukiwania agentów nie wystarcza, co jest brakującym elementem? 🤔 Brakującym elementem w układance agentów AI jest narzędzie, które pozwala agentom autonomicznie odkrywać nowe źródła i ekstrakować z nich istotne informacje. Właśnie tym zajmuje się Discover API! Więc co to narzędzie właściwie daje Twojemu agentowi AI? Umożliwia mu: 
 
 
 Przeszukiwanie sieci w celu znalezienia dokładnych, aktualnych, kontekstowych linków w oparciu o zapytanie. Zwrócenie długiej listy linków (100+), uszeregowanych zgodnie z Twoim zamiarem przy użyciu jednego z dostępnych algorytmów rankingowych. Dzięki tym linkom możesz polegać na najlepszych wynikach lub zmienić ich kolejność zgodnie z Twoimi celami. Następnie wyekstrahuj informacje z wybranych linków i podaj je swojemu agentowi AI w  . formacie gotowym dla LLM Szukasz niezawodnego dostawcy Discover API? Nie musisz szukać dalej niż  Bright Data! Bright Data jest wyposażony w długą listę  ! rozwiązań danych internetowych dla AI Te rozwiązania są zbudowane na w pełni skalowalnej infrastrukturze z  . Dodaj  , formaty danych zoptymalizowane pod kątem LLM i  150 milionami proxy w 95 krajach, 99,99% dostępnością i 99,99% wskaźnikiem sukcesu wsparcie 24/7 natywną integrację z ponad 70 frameworkami AI. Chcesz dowiedzieć się więcej? Sprawdź  ! 🎓 Web Discovery Summit Wniosek W tym poście omówiliśmy, dlaczego wyszukiwanie buforowane nie wystarcza i dlaczego dawanie agentom AI możliwości odkrywania nowych danych i źródeł w sieci jest prawdziwym rozwiązaniem. Aby uzyskać naprawdę wnikliwą i unikalną wiedzę, nie można polegać na starych, statycznych danych! Najlepszym sposobem na wdrożenie odkrywania sieci w czasie rzeczywistym jest Discover API. W końcu „tradycyjny” system API wyszukiwania agentów może tylko przeszukiwać dane buforowane lub indeksowane, podczas gdy Twoi agenci AI muszą odkrywać nowe źródła, aby być naprawdę skuteczni. Jak widzieliście, Bright Data obsługuje scenariusze odkrywania sieci, a także szeroki zakres potoków danych internetowych dla agentowych systemów AI. Dzięki naszym rozwiązaniom odkrywanie sieci w czasie rzeczywistym nigdy nie było łatwiejsze! . Uczyńmy dane internetowe dostępnymi dla wszystkich, w tym dla agentów AI, w celu tworzenia inteligentniejszych systemów. Do następnego razu! Dołącz do naszej misji, zaczynając od bezpłatnego okresu próbnego

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

Dlaczego agenci AI muszą odkrywać nowe źródła, a nie tylko polegać na wyszukiwaniu w pamięci podręcznej

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Listen to Tech Brief Podcasts on Your Headphones: Stay Connected to HackerNoon Anywhere, Anytime

Everything You Need to Know About HackerNoon’s Proof of Usefulness Hackathon

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Listen to Tech Brief Podcasts on Your Headphones: Stay Connected to HackerNoon Anywhere, Anytime

Everything You Need to Know About HackerNoon’s Proof of Usefulness Hackathon

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps